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今天，杰弗里·辛顿和约翰·霍普菲尔德因在机器学习领域的开创性贡献荣获诺贝尔物理学奖，这标志着人工智能发展史上的一个重要里程碑。他们在20世纪80年代的研究为人工神经网络奠定了基础——这种计算机架构模拟了大脑识别模式和通过示例学习的能力。这些神经网络构成了当今许多人工智能技术的基石。 通过使机器能够从示例数据中“学习”，他们的突破性成果持续推动着各行业的创新，并以深远的方式塑造着技术的未来。
被誉为奠定了“当今强大机器学习基础”的两位科学家——多伦多大学名誉教授杰弗里·辛顿和普林斯顿大学教授约翰·霍普菲尔德——今日荣获诺贝尔物理学奖。瑞典皇家科学院诺贝尔委员会表示，他们的发现和发明为人工智能领域的许多近期突破奠定了基础。 自20世纪80年代以来，他们的研究成果促成了人工神经网络的诞生——这种计算机架构大致模仿了大脑的结构。通过模拟人脑建立连接的方式，神经网络使人工智能工具能够实质上“通过示例学习”。开发者可以通过向人工神经网络输入数据来训练其识别复杂模式，这支撑了当今人工智能的一些最引人注目的应用，从语言生成到图像识别。
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